Раскрытие информации: возможности визуализации данных

Вы регулярно анализируете свою эффективность в социальных сетях и получаете интересные идеи. Но как передать эти идеи соответствующим заинтересованным сторонам? Не каждый является аналитиком, который может легко разобраться в данных и извлечь полезную информацию. Именно здесь на помощь приходит визуализация данных, помогающая сделать данные более понятными для всех участников.

Визуализация данных помогает преобразовать большие наборы данных (например, большие данные) в нечто, что можно легко обработать с первого взгляда. Это делает его важной частью ваших усилий по освещению событий в социальных сетях. В этом посте мы подробно рассмотрим, что такое визуализация данных и какую роль она играет в вашем бизнесе. Давайте начнем.

Что такое визуализация данных?

Визуализация данных — это процесс представления данных и информации в визуальном формате. Он предполагает использование диаграмм, графиков, карт и других визуальных элементов для перевода данных. Эти визуализации упрощают обработку и понимание тенденций и закономерностей в заданном наборе данных.

Каковы преимущества и недостатки визуализации данных?

Визуализация данных улучшает понимание и коммуникацию по всем направлениям. Учитывая это, трудно представить, что у этого будут недостатки. Визуализация информации иногда может привести к недопониманию, поэтому важно учитывать как преимущества, так и недостатки, прежде чем углубляться в нее.

Преимущества

Улучшенное понимание данных

Визуализированные данные легче понять людям с любыми навыками и уровнями опыта. Вам не нужно быть аналитиком, чтобы интерпретировать то, о чем говорят данные.

Быстрое выявление закономерностей и тенденций

При визуализации данных резко выделяются выбросы в наборах данных. Это позволяет вам быстро выявлять закономерности, взаимосвязи и тенденции без необходимости копаться в горах данных.

Эффективная коммуникация

Поскольку визуализированные данные легче понять, риск путаницы и неправильного толкования снижается. Таким образом, вы можете эффективно обмениваться информацией с соответствующими сторонами, что приводит к улучшению коммуникации.

Улучшенное принятие решений

Визуализация быстро преобразует огромные наборы данных в полезную информацию. Это упрощает принятие решения о том, что делать с вашими данными в социальных сетях.

Улучшенное повествование на основе данных

Визуализация данных позволяет эффективно рассказывать истории с помощью больших данных. Цвета, узоры и другие визуальные элементы помогают людям визуализировать историю, которую пытаются рассказать ваши данные.

Недостатки

Неправильная интерпретация визуальных эффектов

Если вы не будете осторожны с тем, как вы представляете данные, визуализация может не эффективно передать ваше сообщение. Это дает людям больше возможностей неправильно интерпретировать данные и делать неправильные выводы.

Упуская из виду контекст и детали

Иногда визуализация приводит к чрезмерному упрощению данных. Таким образом, люди делают неточные выводы, потому что упускают из виду существенный контекст и детали.

Смещение и искажение выбора

Сама по себе визуализация данных оставляет интерпретацию на усмотрение аудитории. Это означает, что каждый человек применяет свою собственную предвзятость отбора для понимания данных. Это мутит воду, приводя к искаженному пониманию.

Визуализация данных и большие данные

Большие данные — это огромные объемы данных, которые слишком сложны для управления с помощью традиционных инструментов обработки. Этот тип данных чрезвычайно разнообразен и поступает с высокой скоростью, что еще больше усложняет их анализ.

В то же время организации не могут позволить себе игнорировать большие данные. Благодаря большому объему, высокой скорости и большому разнообразию он может генерировать множество идей с использованием правильных аналитических инструментов.

Именно здесь на помощь приходит визуализация данных, помогающая вам разобраться в триллионах данных, имеющихся в вашем распоряжении. Расширенная аналитика данных отфильтровывает шум из больших данных, чтобы извлечь наиболее важную информацию. Визуализация помогает вам рассказывать истории, выделяя ключевые детали. Таким образом, эти две концепции тесно взаимодействуют друг с другом, обеспечивая принятие решений на основе данных.

Каковы 3 C визуализации данных?

Если вы собираетесь максимально эффективно использовать визуализацию данных, важным шагом будет избежать недостатков, отмеченных выше. Следуйте трем принципам визуализации данных, чтобы четко и точно представить ваши данные.

Ясность

Четко выражайте сообщение, которое вы передаете с помощью своей визуализации. Что означают данные? Какую ценность это представляет для аудитории? На привлекательные графики, возможно, приятно смотреть, но они бесполезны для заинтересованных сторон, если не предоставляют важную информацию.

Последовательность

Легко неправильно прочитать и неверно истолковать информацию, если в вашей визуализации нет последовательности. Одни и те же правила и визуальные стили должны применяться повсюду.

Если вы используете один цвет для обозначения чего-либо на одной гистограмме, значение должно быть одинаковым на других графиках и диаграммах. Например, если зеленый цвет представляет увеличение продаж на одном графике, он должен обозначать снижение негативных настроений на другом графике.

Контекст

Сами по себе данные могут сказать вам очень многое. Он не говорит вам, хорошее или плохое число. Например, если ваш рейтинг кликов составляет 4,5%, является ли это хорошим показателем? Добавление контекста к вашей визуализации имеет решающее значение для более полного понимания данных.

Заинтересованным сторонам должно быть с чем сравнивать данные, чтобы лучше их понять. В приведенном выше примере отраслевые показатели и цифры за предыдущий квартал могут добавить контекст.

Каковы 5 шагов визуализации данных?

Учитывая вышеизложенное, вот пять шагов для улучшения визуализации данных.

Шаг 1. Четко сформулируйте вопрос

На какой вопрос призвана ответить ваша визуализация? Имейте четкое представление о своей цели, чтобы вы могли определить аудиторию, которую хотите охватить, а также типы данных и анализа, которые вам нужны. Затем вы сможете понять, какие типы визуализаций будут наиболее эффективными для передачи вашего сообщения. Этот шаг послужит основой для ваших усилий по визуализации.

Шаг 2. Изучите свои данные и начните с базовой визуализации.

После того, как вы изложили свою цель, определитесь с данными, которые вам нужны для ответа на ваш вопрос. Исходя из этого, вы поймете, можно ли собирать существующие данные или придется создавать свои.

Независимо от типа данных, начните с базовой визуализации, чтобы собрать все воедино. Это поможет вам максимально упростить задачу и облегчить получение полезной информации.

Шаг 3. Определите сообщения визуализации и создайте наиболее информативный индикатор.

Следующий шаг включает очистку ваших данных и их анализ для получения важной информации. Что означают эти цифры? Есть ли какие-то узнаваемые закономерности или тенденции? Какие сообщения вы можете передать с помощью данных?

Это один из наиболее важных шагов, поскольку он определяет точность и актуальность вашей визуализации данных.

Шаг 4. Выберите правильный тип диаграммы

Ясность и эффективность вашей визуализации во многом зависят от типа используемой диаграммы. Определите лучший тип диаграммы, понимая, какое сообщение вы хотите донести.

Некоторые диаграммы показывают закономерности в данных, в то время как другие сравнивают различные переменные. Но об этом в следующем разделе.

Шаг 5: Направьте внимание на ключевые сообщения

Теперь пришло время создать диаграмму. Обязательно укажите соответствующий контекст, чтобы сообщение было легче интерпретировать.

И не просто выкладывайте цифры. Превратите их в действенные идеи. Если есть какие-либо ключевые сообщения или выводы, обязательно выделите их, чтобы люди знали, на чем сосредоточиться.

Лучшие виды визуализации данных

Хотите знать, какие типы диаграмм следует использовать для визуализации? Вот некоторые из лучших типов визуализации данных и варианты их использования.

• Таблицы – данные, представленные в строках и столбцах. Лучше всего подходит для поддержки других, более сложных типов визуализации.

• Диаграммы. Табличное и графическое представление данных, обычно по двум осям. Некоторые примеры включают гистограммы, круговые диаграммы и диаграммы Ганта. Лучше всего подходит для представления категориальных данных.

• Графики — диаграммы, представляющие данные в виде линий, кривых, площадей, точек или сегментов. Некоторые примеры включают маркированные графики, линейные графики, диаграммы рассеяния и сетевые графики. Лучше всего подходит для выявления корреляций или отклонений.

• Карты – данные, представленные в виде карты. Некоторые примеры включают тепловые карты, древовидные карты и географические карты. Лучше всего подходит для демонстрации иерархических отношений и данных, относящихся к конкретному местоположению.

• Инфографика – сочетание слов и изображений, представляющих данные. Лучше всего подходит для добавления контекста и дополнительных деталей.

Лучшие примеры визуализации данных

Не знаете, как должна выглядеть отличная визуализация данных? Посмотрите некоторые из этих лучших примеров, которые вдохновят вас.

Демография селфи в Лондоне

Компания Selfiecity собрала следующую интересную визуализацию данных о селфи-демографии в Лондоне. Визуализация ниже, являющаяся частью более крупного проекта по изучению селфи со всего мира, показывает диаграмму, сравнивающую селфи из Лондона. Он сравнивает количество селфи, сделанных мужчинами и женщинами в разных возрастных группах. Для облегчения понимания на левой панели представлены основные выводы.

Источник изображения: Selfiecity

Индекс восприятия коррупции

Transparency.org разработал интерактивную карту, демонстрирующую глобальный индекс восприятия коррупции. Если вы наведете курсор на каждую страну на карте, вы получите обзор ее показателя ИПЦ и того, как он изменился с прошлого года. Нажав на страну, вы получите подробный отчет с описанием того, как рейтинг менялся с течением времени.

Источник изображения: Transparency.org

Население мира составляет 8 миллиардов человек

В 2022 году население мира достигло 8 миллиардов человек. Visual Capitalist представил данные, используя следующую визуализацию. Линии разделяют страны, а цвета – континенты. Это простой, но всеобъемлющий способ визуализировать информацию, чтобы ее мог понять каждый.

Источник изображения: Визуальный капиталист

Инструменты и программное обеспечение для визуализации данных

Лучший способ четко и точно визуализировать ваши данные — использовать подходящие инструменты и программное обеспечение для визуализации. Сюда могут входить платформы со встроенной аналитикой, предоставляющей визуализированные отчеты о данных. Оно также может включать программное обеспечение, разработанное специально для визуализации данных. Вот несколько вариантов, которые вам следует рассмотреть.

Росток Социальный

Sprout Social — это универсальный инструмент управления социальными сетями с надежными возможностями визуализации. Встроенная аналитика автоматически измеряет вашу эффективность на ведущих платформах социальных сетей. Затем платформа представляет данные в визуальном формате, чтобы упростить анализ данных. Он использует комбинацию графиков, диаграмм, таблиц и карт для создания увлекательной визуализации вашей производительности.

Sprout позволяет вам создавать разнообразные визуализации данных, которыми можно делиться, для поддержки ваших отчетов в социальных сетях. Сюда входит визуализация общей эффективности вашей учетной записи и активности профиля. Вы можете создавать отчеты для конкретной команды с визуализацией, представляющей показатели, относящиеся к каждой команде. Он даже позволяет разбивать отчеты для отслеживания конкретных типов производительности, таких как вовлеченность и продуктивность.

Таблица

Tableau — это платформа визуальной аналитики для создания действенных и простых для понимания визуализаций данных. Это позволяет вам получить исчерпывающую информацию, подключившись к интегрированным данным из любого источника.

Платформа обрабатывает эти данные для предоставления прогнозов и рекомендаций с использованием искусственного интеллекта Эйнштейна. Это сводит к минимуму необходимость написания собственных алгоритмов, что оптимизирует процесс анализа данных. Затем вы сможете создавать визуализации всего за несколько кликов с помощью редактора перетаскивания.

Источник изображения: Таблица

Google Диаграммы

Google Charts — это набор инструментов для создания интерактивных диаграмм для отображения оперативных данных на вашем сайте. Выбирайте из различных вариантов диаграммы, которые лучше всего соответствуют данным, которые вы хотите представить. Затем настройте существующие дизайны так, чтобы они визуально соответствовали вашему веб-сайту. Google Charts позволяет вам подключаться к вашим данным в режиме реального времени, чтобы вы могли представлять динамические данные посетителям сайта.

Источник изображения: Google Charts

Дополнительные ресурсы

Хотите узнать больше о визуализации данных? Ознакомьтесь со следующими ресурсами, чтобы освежить свои навыки визуализации.

• Сообщение в блоге Sprout о визуализации данных для маркетологов
• Визуализация данных Coursera со специализацией Tableau
• Красивая визуализация: взгляд на данные глазами экспертов

Заставьте данные говорить с помощью визуализации

Визуализация — это мощный способ преобразовать ваши данные в сообщение, понятное каждому. В то же время важно представлять данные четко и последовательно, чтобы свести к минимуму риск неправильной интерпретации. Это поможет вам более эффективно донести ваше сообщение и превратить данные в действия.

Воспользуйтесь преимуществами инструментов аналитики социальных сетей Sprout, чтобы превратить сложные данные о социальной активности в визуальные эффекты. Получите полный обзор эффективности ваших социальных профилей и контента. Затем объедините эти визуализации в действенные отчеты и поделитесь ими со своей командой.